論文の概要: Completeness of Atomic Structure Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14770v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 17:11:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 15:10:30.502262
• Title: Completeness of Atomic Structure Representations
• Title（参考訳）: 原子構造表現の完全性
• Authors: Jigyasa Nigam, Sergey N. Pozdnyakov, Kevin K. Huguenin-Dumittan, and Michele Ceriotti
• Abstract要約: 特別な粒子配列を区別できない加入者は、機械学習が不可能である。 証明可能な完全性は存在するが、全ての原子間の相互関係を同時に記述する極限においてのみ存在する。 粒子の三重項の相対配置に関する情報のみに依存する記述子を構築するための戦略を, 導入し, 実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving a complete and symmetric description of a group of point particles, such as atoms in a molecule, is a common problem in physics and theoretical chemistry. The introduction of machine learning to science has made this issue even more critical, as it underpins the ability of a model to reproduce arbitrary physical relationships, and to do so while being consistent with basic symmetries and conservation laws. However, the descriptors that are commonly used to represent point clouds -- most notably those adopted to describe matter at the atomic scale -- are unable to distinguish between special arrangements of particles. This makes it impossible to machine learn their properties. Frameworks that are provably complete exist, but are only so in the limit in which they simultaneously describe the mutual relationship between all atoms, which is impractical. We introduce, and demonstrate on a particularly insidious class of atomic arrangements, a strategy to build descriptors that rely solely on information on the relative arrangement of triplets of particles, but can be used to construct symmetry-adapted models that have universal approximation power.
• Abstract（参考訳）: 分子内の原子のような点粒子群を完全かつ対称的に記述することは、物理学や理論化学において一般的な問題である。 機械学習の科学への導入は、モデルが任意の物理的関係を再現し、基本的な対称性や保存則に準拠しながらそれを行う能力の基盤となるため、この問題をさらに重要にした。 しかし、一般的に点雲を表すために使われる記述子(特に原子規模で物質を記述するために使われるもの)は、粒子の特別な配置を区別できない。 これにより、マシンでプロパティを学習することは不可能である。 証明可能な完全性を持つフレームワークは存在するが、それらは全ての原子間の相互関係を同時に記述する限界にのみ存在する。 粒子の三重項の相対配置に関する情報のみに依存するが、普遍近似力を持つ対称性に適合したモデルを構築するために使用できるディスクリプタを構築するための戦略である、原子配列の特に不気味なクラスを紹介し、実証する。

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